基于特征信息融合和極限學(xué)習(xí)機(jī)分類的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告

基于特征信息融合和極限學(xué)習(xí)機(jī)分類的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告一、選題背景合成孔徑雷達(dá)（SAR）因其具有高分辨率、可穿透云霧和不受光照條件限制等優(yōu)點(diǎn)，在許多領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，如海洋監(jiān)測(cè)、地貌勘測(cè)、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)等。但是，由于SAR圖像中噪聲和雜波比較嚴(yán)重，因此對(duì)SAR圖像進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別是一個(gè)重要而困難的問(wèn)題。傳統(tǒng)的SAR目標(biāo)識(shí)別算法主要采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些方法在識(shí)別準(zhǔn)確度方面效果較好，但是需要大量的訓(xùn)練樣本和特征提取，計(jì)算效率低下。為了解決這些問(wèn)題，本研究將基于特征信息融合和極限學(xué)習(xí)機(jī)分類的方法對(duì)SAR圖像目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，以提高識(shí)別準(zhǔn)確度并降低計(jì)算復(fù)雜度。二、研究目的本研究的目的是提出一種基于特征信息融合和極限學(xué)習(xí)機(jī)分類的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法，并分析其識(shí)別準(zhǔn)確度和計(jì)算復(fù)雜度。三、研究?jī)?nèi)容1.對(duì)SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪和雜波抑制，以提高圖像的質(zhì)量。2.提取SAR圖像的特征。本研究將采用紋理特征作為主要特征，包括局部二值模式、Gabor濾波器和紋理熵等。3.對(duì)提取的特征進(jìn)行信息融合。本研究將采用融合多個(gè)特征的方法來(lái)提高識(shí)別準(zhǔn)確度。4.采用極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行SAR圖像目標(biāo)的分類。極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種新型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有高速度和較高的準(zhǔn)確度。5.對(duì)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并分析其識(shí)別準(zhǔn)確度和計(jì)算復(fù)雜度。四、研究意義本研究將提出一種新的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法，旨在提高識(shí)別準(zhǔn)確度和降低計(jì)算復(fù)雜度。它將在SAR圖像目標(biāo)識(shí)別中具有較高的實(shí)用價(jià)值，可以用于海洋監(jiān)測(cè)、地貌勘測(cè)、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。五、研究計(jì)劃本研究預(yù)計(jì)在六個(gè)月內(nèi)完成以下工作：第一階段（1-2個(gè)月）：研究SAR圖像目標(biāo)識(shí)別的相關(guān)理論和方法，對(duì)已有的目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行綜述。第二階段（3-4個(gè)月）：采集SAR圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。第三階段（5-6個(gè)月）：基于特征信息融合和極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行SAR圖像目標(biāo)識(shí)別，并對(duì)方法進(jìn)行評(píng)估和分析。六、研究進(jìn)度目前正在進(jìn)行研究SAR圖像目標(biāo)識(shí)別的相關(guān)理論和方法，對(duì)已有的目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行了綜述，準(zhǔn)備進(jìn)入第二階段的工作。七、參考文獻(xiàn)[1]鄒曉明,駱勇剛,郭永光.SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法研究進(jìn)展[J].兵工學(xué)報(bào),2015,36(6):70-80.[2]ChenY,LiuD,WuX,etal.SARimageryautomatictargetrecognitionbasedonimprovedBPneuralnetworkandimprovedHOGfeatures[C].2016InternationalConferenceonRoboticsandBiomimetics(ROBIO).IEEE,2016:501-505.[3]YangX,LiW,ZhaoH,etal.SyntheticapertureradarautomatictargetrecognitionbasedonimprovedfeatureextractionandSVM[C].2019IEEEInternationalCo